輸送業界は発展のために熟しています。 と もののインターネットの追加 （IoT）技術では、業界は10年または20年後には認識されない可能性があります。 より多くの接続性は、完全に最適化された操作と製造、ダウンタイムと事故の減少、そして誰もが待っている、ドライバーレスの車両と船を意味します。
進歩はすぐには間に合わない。 ザ 国際輸送フォーラムの2017年輸送見通し 人口増加、都市化、グローバリゼーションの組み合わせにより、輸送からの二酸化炭素排出量は2050年までに60％増加すると予想されている。地球上を移動する人や物資が増え、車両、飛行機 、船舶などの多くの汚染を引き起こします。 これに対処するには、輸送業界は世界的な動きの増加に対応するために変化を遂げなければなりません。 主要な解決策は、IoT技術によるものであり、グローバリゼーション、人口増加、都市化が環境に与える影響を制限することができます。
IoTが運輸部門でできること
Inmarsat Research Program報告書によると 企業におけるIoTの未来 – 2017 輸送部門で調査した人の約60％は、IoTベースのソリューションの展開が「組織全体の安全と健康の向上」をもたらすと信じており、約55％が「労働力の生産性向上」をもたらすと考えています。 IoTが輸送部門に革命を起こすと回答しています。
接続された車両は、輸送業界での道として広く議論されています。 艦隊管理と個々のドライバーの両方にとって、IoTは、車両が機能する方法に革命を起こし、より安全な運転経験を作り出すことができます。 リアルタイムの分析機能は予測的なメンテナンスを提供するため、パーツが故障する前にドライバに起こりうる問題が警告されます。
都市に設置されたセンサをアプリに接続すると、運転者が駐車場をより早く見つけることができ、交通量や排出ガスを削減できます。 約 30％ 駐車場を探しているのは、運転手の時間を無駄にするだけではなく、環境への不必要な排出を意味します。 IoTは、より良い走行体験を実現し、都市の交通量を減らし、同時に空気を改善するのに役立ちます。
ハネウェルのIoT接続航空機 昨年世界中を飛び回って、接続性がどのように変化するかを紹介しました。 Wi-Fiは乗客にとってより快適な機内体験を提供するだけでなく、IoT技術は飛行の安全性と効率性を向上させます。 接続された飛行機は、飛行経路中にパイロットにリアルタイムの気象データを提供するので、最終目的地まで安全で最も効率的なルートをとることができます。
さらに、GoDirect Fuel Efficiencyソフトウェアは、リアルタイムでデータを収集し、監視し、分析して、艦隊のすべての航空機の燃料効率を最適化します。 これは、すべてのパイロットが燃料効率の高いルートを可能にしていることを意味します。 また、接続性とは、資産をより積極的に維持することを意味し、問題が発生する前に破損する可能性の高い部分が修正されます。
貨物輸送もIoT革命を経験しています。 ロールスロイス 開発中 IoTで管理される自律貨物船。 人間は船に乗る必要がないため、より多くの貨物を積むことができ、船積みコストを削減できます。 さらに、IoTは、貨物輸送のデータを収集して分析して、人が訂正できる非効率性を見つけ、この伝統的な業界をより技術的に精通した段階に移行させることができます。 輸送部門はIoT技術から多くの利益を得ることができますが、多くの課題があります。
IoT実装の課題
の中に インマルサット調査プログラム調査 回答者は、IoT導入への挑戦について尋ねられた。 まず、明確な課題は才能です。 輸送業界の人々の40％は、「IoTを成功させるためには分析/データ科学技術を追加する必要がありました」と指摘しました。すべての業界はIoTのスキルギャップの影響を感じています。
第二に、この調査では、データは単に会社内の全員に公開されていないことがわかりました。 含まれている運送会社の23％がデータへのアクセスを「ITおよび上級管理職」に限定しているため、これらの組織はデータの価値を最大化していません。
第3に、古いシステムと新しいシステムを統合することは、複雑な課題を提示する。 Inmarsatによると、輸送業界の人の43％は、IoT技術と現在の技術システムを統合するという問題に言及していました。 輸送部門の多くは、何十年も前から存在してきたレガシーシステムに依存しているため、IoTソリューションを実装することは挑戦になり得ます。
データ科学者が問題の解決に役立つ
学習プログラムは、さまざまな業種にわたるIoTソリューションを実装するために必要なデータと分析スキルを備えたデータ科学者を養成します。 CIO 雑誌は IoTに取り組むために必要なトップ10スキル AutoCAD、Node.js、セキュリティインフラストラクチャ、セキュリティエンジニアリング、ビッグデータ、GPS開発、電気工学、回路設計、マイクロコントローラプログラミングなど、さまざまな分野で幅広く使用されています。 1人のデータ科学者がこれらのスキルをすべて持っているわけではありませんが、多くの人はそのうちのいくつか、特に機械学習に特化しています。 また、IoTの基礎は大量のデータを使用しているため、IoTチームのデータ担当者でなければなりません。
さらに、多くのデータ科学者の役割は、チーム全体がデータにアクセスできるようにするのに役立ちます。 たとえば、ビジネスアナリストは、必ずしも日常的にデータそのものを分析するとは限りません。 代わりに、すでに分析されたデータを取り込んで可視化を作成し、残りの企業がデータを理解して使用できるようにします。 このビジネスとIT側の仲介は、IoTの実装にとって重要です。
最後に、データ科学者は、レガシーシステムを新しいIoT技術と統合することが重要になります。 多くのデータ科学者がやることは、多くのレガシーシステムのような汚いデータベースをきれいにすることです。 企業が新しい技術を実装する前に、データ科学者は貴重な情報を失わないように、古いシステムにすでに格納されている現在のデータを抽出する必要があります。 他の多くのIT職がこの分野で役立つ一方で、データ担当者も手助けをする必要があります。
IoT、輸送、データ科学者
輸送部門におけるIoTの将来はデータ科学者の手に渡る100％ではありませんが、開発に重要な役割を果たします。 IoTの導入を検討している企業は、データの才能を見つけ出し、最良のデータプラクティスを実装し、堅牢なデータインフラストラクチャを構築する必要があります。 データ科学者は、データを使用する必要のある社内のより多くの従業員が分析されたデータにアクセスして効率を向上させ、内部で重複を排除できるようにすることができます。 さらに、IoTの時が来ると、運輸事業者は実装を支援するために高等教育を受けたデータの人々を必要とするだろう
Vivian Zhangは創業者であり、CTO NYCデータサイエンスアカデミー ストーニーブルック大学の副教授でもあります。